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98 篇 期刊文献
54 篇 学位论文
34 篇 专利
8 篇 会议

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学科分类号

152 篇 工学
- 68 篇 计算机科学与技术...
- 67 篇 软件工程
- 54 篇 控制科学与工程
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- 11 篇 交通运输工程
- 10 篇 仪器科学与技术
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- 5 篇 信息与通信工程
- 5 篇 土木工程
- 5 篇 船舶与海洋工程
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- 4 篇 公安技术
- 4 篇 网络空间安全
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- 3 篇 环境科学与工程（可...
- 2 篇 水利工程
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54 篇 管理学
- 54 篇 管理科学与工程(可...
8 篇 理学
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- 1 篇 化学
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- 3 篇 农业资源与环境
3 篇 经济学
- 3 篇 应用经济学
- 1 篇 理论经济学
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主题

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6 篇 修剪技术
5 篇 分级学习
5 篇 学习算法
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4 篇 解耦控制
4 篇 模糊逻辑
4 篇 系统辨识
4 篇 广义动态模糊神经...
4 篇 软测量
3 篇 建模
3 篇 电力系统
3 篇 短期电力负荷预测
3 篇 动态系统
3 篇 五岔路口
3 篇 模糊控制
3 篇 跟踪控制

机构

17 篇 佛山科学技术学院
8 篇 大连海事大学
8 篇 南京理工大学
7 篇 华北电力大学
7 篇 西南交通大学
7 篇 东北大学
6 篇 东南大学
6 篇 兰州理工大学
6 篇 哈尔滨工业大学
6 篇 哈尔滨工程大学
5 篇 浙江大学
5 篇 北京工业大学
4 篇 西南大学
4 篇 兰州交通大学
4 篇 山东理工大学
3 篇 大连理工大学
3 篇 江西理工大学
3 篇 江苏大学
3 篇 武汉理工大学
3 篇 沈阳工业大学

作者

10 篇 张德丰
7 篇 王宁
6 篇 汪旭明
6 篇 刘刚健
6 篇 孙亚民
6 篇 孙树蕾
6 篇 孟凡超
6 篇 董诺
5 篇 周灵
5 篇 黄柏权
5 篇 zhang de-feng
5 篇 zhou ling
5 篇 马子龙
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4 篇 吴希曦
4 篇 高宏力
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4 篇 刘庆杰
4 篇 张筱辰

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194 篇 中文

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不确定性机器人轨迹跟踪控制策略及其实验研究

不确定性机器人轨迹跟踪控制策略及其实验研究

引用

作者：朱奇光燕山大学

学位级别：硕士

多年来,机器人的控制问题在理论和工程上一直倍受关注。如果机器人系统可以精确建模,反馈线性化技术可以很好地解决其控制问题。然而在实际工程中,诸多不确定性因素的存在可能引起控制系统品质的恶化,甚至造成系统不稳定。本文在参考国... 详细信息

多年来,机器人的控制问题在理论和工程上一直倍受关注。如果机器人系统可以精确建模,反馈线性化技术可以很好地解决其控制问题。然而在实际工程中,诸多不确定性因素的存在可能引起控制系统品质的恶化,甚至造成系统不稳定。本文在参考国内外大量文献的基础上,针对不确定性机器人轨迹跟踪控制问题,引入智能控制方法,使机器人满足高速、高精度的工业生产要求。针对不确定性机器人系统无法精确建模的特点,在其轨迹跟踪控制问题中,提出了具有一定自适应能力的模糊自校正PD控制策略。通过预先建立的模糊规则,自动调整PD控制参数,达到最佳跟踪控制要求。其次,利用滑模变结构的强鲁棒性和神经网络的学习功能,提出了基于变结构与神经网络的鲁棒自适应控制。实现了对不确定机器人的鲁棒自适应控制,但该控制方案实时性不强。针对这一缺点,本文又提出了基于动态模糊神经网络的自适应控制策略,弥补了常规网络学习速度慢的缺点,确保对时变轨迹的快速跟踪,而且具有较强的鲁棒性和自适应能力。最后,采用模糊自校正PD控制方案,应用SRV02(2-DOF)Robot实验设备进行了轨迹跟踪控制实验研究,通过实验验证了所提出的控制方案的有效性。本文提出了几种新的不确定性机器人轨迹跟踪控制器设计方法,并进行了计算机仿真及实际实验的验证,为智能控制算法应用于工业现场的机器人轨迹跟踪控制奠定了一定的基础。

关键词：不确定性机器人鲁棒自适应控制模糊控制神经网络动态模糊神经网络

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我国碳排放权交易市场价格预测研究

我国碳排放权交易市场价格预测研究

引用

作者：高宇晨首都经济贸易大学

学位级别：硕士

近年来,全球变暖的日益加剧,如何应对气候变化已经是全世界各个国家所面临的共同难题。对我国来说,“双碳”战略目标,是我国为应对气候问题而提出的妥善对策。截止到2021年10月23日,全国碳排放权交易市场累计成交额已超8亿元,这标志着... 详细信息

近年来,全球变暖的日益加剧,如何应对气候变化已经是全世界各个国家所面临的共同难题。对我国来说,“双碳”战略目标,是我国为应对气候问题而提出的妥善对策。截止到2021年10月23日,全国碳排放权交易市场累计成交额已超8亿元,这标志着我国积极应对气候变化的决心与所取得的伟大成就。在碳排放权交易市场中,碳排放权交易市场价格作为重要的组成部分,除在交易过程中作为价值衡量指标外,对其影响因素的有效甄别以及对其价格的精准预测对政府和企业而言均具有重要意义。但是,当前我国碳排放权交易市场价格的预测研究不仅受输入变量体系的质量以及预测模型的精度等限制,而且在实际应用中还受到市场交易流程的链式结构所限无法充分发挥作用。因此,本文拟选取碳排放权交易市场价格作为研究对象,从其影响因素切入,创新性地运用了粗糙集理论(RS)中的一种无决策属性的启发式属性约简算法与动态模糊神经网络(DFNN)所构成的RS-DFNN组合模型对我国碳排放权交易市场价格进行预测以克服上述问题。在此基础上,本文尝试构建碳排放权交易流程闭环以优化当前市场交易流程的链式结构并将本文的研究成果融入其中,通过价格的精准预测使企业能够在多轮碳排放权交易过程中对交易决策进行迭代优化以提升效率,从而合理安排下一阶段的生产经营活动。同时,有效甄别与量化这些影响因素从而更好的预测碳排放权交易市场价格的走势也能够帮助政府有效控制整体市场风险,把控市场发展趋势。本文在通过系统性地梳理有关文献的基础上,从经济、能源、气候以及国外碳市场因素四个维度构建影响碳排放权交易市场价格的指标体系,共得到28个变量,并在此基础上利用RS-DFNN模型对上述影响因素进行了实证研究。结果表明,经过属性约简后所得到的由15个变量组成的变量体系能够有效反映我国碳排放权交易市场价格的真实情况。同时,考虑到客观性,本文构建了 RS-BP神经网络与DFNN神经网络作为对比组。根据数据显示,RS-DFNN模型的预测值与实际值之间的误差值均小于RS-BP神经网络与DFNN神经网络,由此可知本文所建立的碳排放权交易市场价格预测模型相比其他常用模型有一定的精度提升。综上所述,本文在提升了碳排放权交易市场价格预测精度的同时,为我国碳排放权交易市场价格预测研究的实际应用提出了一种全新的参考模式,以期为政府及企业在推动我国早日实现“碳达峰”与“碳中和”的“双碳”目标征程中提供一定帮助。

关键词：碳排放权交易市场价格碳排放权交易市场粗糙集理论动态模糊神经网络 BP神经网络

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基于云模型的自适应神经模糊推理系统的装备保障态势评估方法的研究

基于云模型的自适应神经模糊推理系统的装备保障态势评估方法的研...

引用

作者：董小丽兰州大学

学位级别：硕士

在信息化条件下,装备保障态势变化具有多样性、模糊性、不确定性,本文通过尝试将云模型、自适应神经网络以及模糊推理系统结合,用于基于耗散结构理论指标体系的装备保障态势评估,在装备保障态势的定量化自适应评估方法和模型方面进行研... 详细信息

在信息化条件下,装备保障态势变化具有多样性、模糊性、不确定性,本文通过尝试将云模型、自适应神经网络以及模糊推理系统结合,用于基于耗散结构理论指标体系的装备保障态势评估,在装备保障态势的定量化自适应评估方法和模型方面进行研究。经过对国内外现有态势评估技术的研究综合和比较,深入探索云模型、自适应神经网络及模糊推理系统的基本原理和建模要点。依据耗散结构理论、熵理论的基本理念和相应的数学模型,结合装备保障态势评估指标的相关选取要求,给出了装备保障态势中各等级的定性、定量判定标准,结合实际应用构建基于耗散结构的装备保障态势评估指标体系及判定标准,提出了基于云模型的模糊系统态势评估模型、基于云模型的单级和递阶自适应神经模糊推理评估模型、云神经网络以及动态云模糊神经网络态势评估模型。开展了基于多维正态云模型的自适应模糊神经态势评估算法以及应用的研究,并分析系统的稳定性。将云模型与动态模糊神经网络结合用于系统数据的优化处理,力图在解决模糊系统和神经网络中存在的对于复杂目标系统的过拟合-过训练以及试凑问题提出新的方法和思路。通过推理和软件途径,分别仿真实现基于Mamdani模型的正态分布隶属度模糊逻辑评估模型和正态云模型模糊逻辑评估模型,尝试应用多维正态云模型的自适应模糊神经态势评估模型实现对耗散结构态势体系的建模,从隶属度函数选择、模糊规则分类和数量等方面对评估系统模型系能进行仿真实例测试分析研究,阐述并实现了单级云模型的自适应神经模糊推理装备保障态势评估,利用模拟数据初步验证了单级正态云自适应神经模糊评估系统、云神经网络评估系统的学习能力和容错能力,确立了将云模型与自适应神经网络、模糊推理系统结合进行态势评估的方法的应用性能以及价值。

关键词：装备保障态势评估耗散结构云模型自适应神经模糊推理系统动态模糊神经网络

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数控机床热误差检测与建模研究

数控机床热误差检测与建模研究

引用

作者：阳江源大连理工大学

学位级别：硕士

数控机床在加工过程中,各部件由于受到电机、摩擦热、冷却液以及环境温度等热源的影响产生热变形,使得刀具和工件之间原来相对正确的位置遭到破坏而引起的误差,称之为热误差。大量研究表明,机床因受热变形引起的误差占机床总误差的40%-7... 详细信息

数控机床在加工过程中,各部件由于受到电机、摩擦热、冷却液以及环境温度等热源的影响产生热变形,使得刀具和工件之间原来相对正确的位置遭到破坏而引起的误差,称之为热误差。大量研究表明,机床因受热变形引起的误差占机床总误差的40%-70%,是精密和超精密加工过程中主要的误差来源,因此,减小机床热误差对提高机床加工精度至关重要。本文针对热误差补偿技术中的热误差检测、热误差敏感点的确定、热误差模型建立等问题,主要从以下几个方面展开研究： 1)阐述了课题的研究背景及意义,详细介绍了国内外热误差检测、建模与补偿技术的研究现状以及目前存在的问题,说明了本课题所研究的重点内容。 2)基于虚拟仪器平台LabVIEW搭建了应用于机床热误差测量实验的多通道温度测量系统。通过调用动态链接库文件的方法实现了LabVIEW对PCI8310数据采集卡的访问,运用ActiveX模块完成了LabVIEW和Excel之间的通讯,综合应用硬件滤波和软件滤波两种方法提高了多通道温度测量系统的抗干扰性能,实现了对机床温度的采集与存储。 3)机床热误差敏感点的确定是一个灰色问题,本文基于灰色系统理论,应用灰关联分析方法确定了机床热误差敏感点,并在典型的加工中心上进行了热误差敏感点实验验证。该方法有效的减少了热误差测量点,降低了热误差模型的复杂度,进而提高了热误差模型的实时性与精度。 4)分析了机床热误差的特点,提出了基于动态模糊神经网络的机床热误差建模方法。动态模糊神经网络的学习算法中采用了动态生成模糊规则的方法,避免了模糊规则的冗余,增强了模型预测的准确性与鲁棒性。 5)以热误差敏感点的温度数据为输入,预测机床各轴定位精度的变化为目标,基于动态模糊神经网络建立了热误差预测模型,通过实验及对比分析验证了所建机床热误差预测模型的性能。

关键词：数控机床热误差检测热误差建模动态模糊神经网络热误差敏感点灰关联分析

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基于神经网络的聚氯乙烯汽提塔温度的解耦控制的研究

基于神经网络的聚氯乙烯汽提塔温度的解耦控制的研究

引用

作者：杨静东北大学

学位级别：硕士

聚氯乙烯工业在国民经济中有着重要的地位,聚合之后生成的聚氯乙烯中夹杂的氯乙烯单体是影响聚氯乙烯质量的重要因素之一,且氯乙烯是有毒物质,因此对聚合后的聚氯乙烯浆料进行汽提是十分必要的。提高聚氯乙烯汽提过程的控制精度对提高... 详细信息

聚氯乙烯工业在国民经济中有着重要的地位,聚合之后生成的聚氯乙烯中夹杂的氯乙烯单体是影响聚氯乙烯质量的重要因素之一,且氯乙烯是有毒物质,因此对聚合后的聚氯乙烯浆料进行汽提是十分必要的。提高聚氯乙烯汽提过程的控制精度对提高聚氯乙烯产品质量,节约能源,降低生产成本,减少环境污染都有重要意义。聚氯乙烯汽提过程是一个非线性、耦合、大滞后的多变量系统,采用传统的控制方法会导致产品质量不稳定、控制精度不高和产能低等问题,因此本文对汽提过程的控制进行了深入研究。本文在对汽提过程消化研究的基础上,首先分析了聚氯乙烯汽提工艺特点及其控制要求,基于动态模糊神经网络具有通用逼近和学习能力,需要较少的先验知识,能够在线学习等特点,结合现有的锦化集团汽提过程实际运行数据,采用动态模糊神经网络建模方法建立了汽提塔系统的模型,并仿真验证了该模型的有效性。其次,通过详细分析汽提过程的模型特征,可知汽提过程是有耦合的非线性系统。基于神经网络解耦不需要被控对象精确的数学模型的特点,设计了汽提过程的神经网络解耦器。神经网络解耦器使得汽提过程由一个双输入双输出的耦合系统转化为两个相互独立的单变量系统,仿真验证了神经解耦器具有较好的解耦效果。再次,针对汽提过程解耦后的单变量系统,本文设计了神经网络PID控制器,该控制器在传统的PID控制的基础上增加一个神经网络控制环节,通过神经网络来调节PID控制器的参数。最后将神经网络PID控制器与神经网络解耦器相结合,实现聚氯乙烯汽提过程的神经网络解耦控制。仿真结果表明本文给出的神经网络解耦控制方案具有较好的解耦性与鲁棒性。从仿真结果分析,本文给出的神经网络解耦控制器不仅结构简单,易于工程实现,且具有较强的解耦性和鲁棒性。为有效提高聚氯乙烯汽提过程的温度控制精度提供了种新思路、新途径。

关键词：聚氯乙烯汽提过程动态模糊神经网络解耦

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导引头修模技术研究

导引头修模技术研究

引用

作者：丁大伟长春理工大学

学位级别：硕士

导引头系统是一类高精度的伺服系统,由于受外界环境等诸多不确定因素的影响,伺服机构的参数会发生变化,从而造成整个系统的性能下降。本文将针对导引头系统提出一种离线检测和模型修正的方法。本文首先对两轴稳定平台进行了动力学分析,... 详细信息

导引头系统是一类高精度的伺服系统,由于受外界环境等诸多不确定因素的影响,伺服机构的参数会发生变化,从而造成整个系统的性能下降。本文将针对导引头系统提出一种离线检测和模型修正的方法。本文首先对两轴稳定平台进行了动力学分析,结合机电控制理论建立了系统的状态空间模型。然后根据此模型,简要分析了模型中参数变化对系统的影响。由于变化后的模型是未知的,因此本文将通过系统辨识技术建立系统的精确模型。辨识主要包括算法设计和实验仿真两部分：(1)文中提出采用动态模糊神经网络(DFNN)模型对导引头系统进行辨识,分析了DFNN的结构、数学描述和具体的学习算法。文中引入EKF算法调整前提参数,采用线性最小二乘算法更新结论参数,对参数的学习算法进行了改进。(2)文中基于单轴转台搭建了相应的测试系统,完成了系统的测试实验。然后分别采用DFNN和改进的DFNN进行了辨识仿真实验,结果表明：与基本的DFNN相比,改进的DFNN总体性能有所提高。辨识获得的模型可以近似描述导引头系统的非线性、动态等特性,精度在要求的范围之内。文章最后提出将参考模型自适应控制与改进的遗传算法相结合的控制器参数优化方案。仿真结果表明采用本方法可以使整个系统的性能指标与参考模型相接近,达到了优化的目的。

关键词：导引头系统辨识动态模糊神经网络参考模型遗传算法参数优化

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永磁同步电机控制系统研究

永磁同步电机控制系统研究

引用

作者：段征宇大连理工大学

学位级别：硕士

随着集成电路、大功率集成电路、及微处理器的发展,永磁同步电机广泛用于机床航天伺服、多轴运动控制系统以及机器人控制中。本文从算法、硬件、实验对永磁同步电机进行探讨,并且为永磁同步电机在实际应用中提供有意义的参考。永磁同步... 详细信息

随着集成电路、大功率集成电路、及微处理器的发展,永磁同步电机广泛用于机床航天伺服、多轴运动控制系统以及机器人控制中。本文从算法、硬件、实验对永磁同步电机进行探讨,并且为永磁同步电机在实际应用中提供有意义的参考。永磁同步电机属于交流电机控制中的一部分,本文首先总述交流传动与交流伺服的发展背景,回顾世界电机工业与中国电机工业的发展历程。通过分析永磁同步电机本体转子磁路结构,抽象出永磁同步电机数学模型。给出调速系统的动、静态指标。最后再给出磁场定向控制,将永磁同步电机控制等效为直流电机的控制,实现转矩电流和励磁电流的单独控制。利用自动控制原理,与运动控制系统的基本原理,分析传统PID在永磁同步电机控制系统的应用,把动态模糊神经网络控制器与其比较,并在MATLAB上进行验证。课题最后,根据原理和控制思路搭建了基于TMS320F2812控制的硬件平台,为了提高电流调机器的控制性能着重设计了电流采样电路,与AD7606的A/D转换电路。最后用测功机模拟负载,并在不同控制参数下,对负载进行了模拟,获得了实验波形,验证了设计的可靠性。

关键词：永磁同步电机磁场定向动态模糊神经网络 AD7606

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无人艇航向控制及其路径跟随研究

无人艇航向控制及其路径跟随研究

引用

作者：包涛武汉理工大学

学位级别：硕士

无人水面艇(Unmanned Surface Vessel,USV),简称无人艇,是一种小型无人智能平台,可实现在水面上的自我规划和自主导航。因为其体积小、机动性强、航速快、应用范围广,无人艇已成为了国内外智能化海洋装备领域的研究热点和重点,而无人艇... 详细信息

无人水面艇(Unmanned Surface Vessel,USV),简称无人艇,是一种小型无人智能平台,可实现在水面上的自我规划和自主导航。因为其体积小、机动性强、航速快、应用范围广,无人艇已成为了国内外智能化海洋装备领域的研究热点和重点,而无人艇的运动控制则是无人艇研制的核心内容,良好的控制性能是无人艇成功执行各种任务的前提条件,且由于无人艇一般不含有侧推进器,使得其成为一种典型的欠驱动系统。在标准的无人艇六自由度运动模型的基础上,考虑无人艇所受的风浪流环境干扰和非线性阻尼,同时经过合理的简化,建立了风浪流干扰下的非线性欠驱动无人艇一阶非线性响应模型和无人艇三自由度运动模型。在无人艇航向控制方面,基于改进了趋化、游动和迁徙操作的细菌觅食算法和广义动态模糊神经网络并结合无人艇参考模型设计了一种鲁棒自适应模糊神经网络控制器用于无人艇的航向控制,之后使用Lyapunov稳定性理论证明了控制器的稳定性。最后,在考虑风浪流干扰下基于实验室计算机仿真平台验证了提出的无人艇航向控制器的有效性和优越性。针对无人艇的直线路径跟随问题,在经典视线法的基础上,利用反步法改进了经典视线法的期望路径跟随方式,同时以自适应更新圆代替经典视线法原有的固定更新圆,成功解决了经典视线法对初值敏感和忽略了纵向速度控制的问题;最后在考虑风浪流环境干扰的情况下,基于实验室计算机仿真平台验证了无人艇直线路径跟随控制器的有效性。对于无人艇的曲线路径跟随问题,基于改进的视线法设计了曲线路径跟随的期望航向角和虚拟线速度,接着结合反步法和Lyapunov稳定性理论设计了基于动态模糊神经网络的无人艇路径跟随控制器,最后在考虑风浪流环境干扰的情况下,基于实验室计算机仿真平台验证了该路径跟随控制器在曲线路径和曲线加直线路径跟随上的有效性和优越性。基于欠驱动无人艇三自由度运动模型,考虑无人艇模型的非线性阻尼和所受的环境干扰,本文系统深入地研究了无人艇的航向控制、直线路径跟随和曲线路径跟随控制问题,论文研究成果可为无人艇运动控制相关系统的设计开发提供一定的参考。

关键词：无人水面艇航向控制路径跟随细菌觅食算法动态模糊神经网络

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高速公路入口匝道智能控制算法研究

高速公路入口匝道智能控制算法研究

引用

作者：孙宝东南大学

学位级别：硕士

高速公路的建设极大的促进了经济的发展，加强了人员与货物的快速流通，增进了社会各方面的联系。但是高速公路上的车流量迅猛的增加，特别是国家主干线和沿海经济发达地区的高速公路上，车流量在高峰时段已接近饱和，在天气情况变化、... 详细信息

高速公路的建设极大的促进了经济的发展，加强了人员与货物的快速流通，增进了社会各方面的联系。但是高速公路上的车流量迅猛的增加，特别是国家主干线和沿海经济发达地区的高速公路上，车流量在高峰时段已接近饱和，在天气情况变化、交通事件的发生、道路几何尺寸欠佳等情况下容易出现交通拥堵现象，这些对高速公路的现代交通管理与控制提出了很高的要求。高速公路的管理与控制方式主要有交通拥挤和事件的检测与管理，匝道控制，主线控制，通道控制，气象监测管理，收费管理以及交通信息的提供与管理。高速公路入口匝道控制直接控制进入高速公路的交通量，使高速公路上的交通流量分布更加合理，充分的利用通行能力，同时可消除或减少匝道处交通流交汇时的冲突和事故，是高速公路交通控制主要的手段。\n 本论文对国内外典型的匝道调节算法进行了总结，并根据高速公路交通系统时变、随机、复杂的特点，指出智能控制是解决高速公路交通问题的重要途径。针对高速公路交通系统无法得到精确数学模型、具有不确定因素、是复杂的非线性系统的特点，选择模糊神经网络控制器对匝道进行控制，设计以交通流密度误差及其误差变化率为控制器输入量，匝道调节率变化率为输出量的动态模糊神经网络控制器。全文共分为五章，第二章、第三章、第四章为论文的重点。\n 第一章介绍了本论文的研究背景和意义，从当前的高速公路建设和管理情况分析得到研究匝道调节控制的必要性和重要性。对国内外匝道调节控制的研究情况进行了概述，分析了匝道调节控制当前研究的不足方面以及研究的趋势和重点，并给出了论文的章节安排。\n 第二章对高速公路交通控制系统进行概述，对入口匝道调节控制的作用和满足条件进行论述，对入口匝道控制方式进行对比。在此基础上，介绍了匝道调节策略算法的分类，对ALINEA算法及扩展、Zone算法、西雅图瓶颈算法、SWARM、模糊逻辑算法、神经网络算法等国外应用和研究的热点算法进行详细论述，指出它们的优缺点。鉴于模糊神经网络具有良好的非线性特性、学习能力、自适应能力和抗干扰能力，提出将模糊神经网络技术引入到高速公路入口匝道控制中。\n 第三章分析了模糊系统和神经网络的一些基本原理，然后重点以标准型模糊神经网络为例，介绍了标准型模糊神经网络结构，并推导了其学习算法。针对高速公路入口匝道进行了模糊神经网络控制器的详细设计，主要包括输入输出参数的选择、模糊神经网络的结构设计以及学习算法设计。通过在模糊神经网络内部引入递归环节，构成了动态模糊神经网络，并采用梯度下降法来训练网络。\n 第四章针对设计的动态模糊神经网络匝道算法，用Matlab对设计的算法进行了数值试验，用TSIS交通仿真软对设计的算法进行了交通仿真，从不同的角度对仿真结果进行了详细的分析。\n 第五章对全文的研究内容和创新点进行了总结，并对下—步研究的工作提出建议。

关键词：高速公路匝道控制调节率动态模糊神经网络交通仿真

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基于D-FNN的无线传感网络链路质量评估方法

基于D-FNN的无线传感网络链路质量评估方法

引用

作者：曾莉欣东华理工大学

学位级别：硕士

无线传感网络是集成微型电子、无线通信网络和对信息进行分布式处理等技术的一种全新的计算模式。被广泛用于智能交通,军事、医疗、生态环境监测等领域。因为无线射频信号在信息通信传输的过程中会受到各种外界因素干扰,造成链路的通信... 详细信息

无线传感网络是集成微型电子、无线通信网络和对信息进行分布式处理等技术的一种全新的计算模式。被广泛用于智能交通,军事、医疗、生态环境监测等领域。因为无线射频信号在信息通信传输的过程中会受到各种外界因素干扰,造成链路的通信质量。链路质量评估对无线传感网络的路由策略、资源管理和可靠部署等尤为重要,好的链路能够提高消息成功传送的概率,降低信息重传造成对的能量消耗,减少路由重构的次数。由于链路质量受多种因素的干扰,以往的方法对链路的预测的精度不准。针对这些问题,论文开展了以下研究工作:提出了一种基于动态模糊神经网络的无线传感网络链路质量评估方法。把无线传感器Mica系列节点接入笔记本电脑,使用TinyOS操作系统、nesC编程语言模拟传感器节点发送数据包。对无线传感网络进行数据采集,通过比较和分析无线传感网络相关系数(RSSI、CCI、PRR和SNR),选取PRR作为链路质量预测参数值。依据PRR值计算出ETX的路由量度,以此来评估无线传感器的链路质量。基于D-FNN的无线传感器的链路评估方法存在着一些不足之处。这是因为随着目标样本数目的增加,整个动态模糊神经网络自适应能力下降。由于系统误差不能在线估计,算法的运算速度会受到影响。信号中的噪声,也影响到无线传感网络链路质量评估参数的采集。针对该算法应用在无线传感网络中存在的不足之处,提出用EKF(扩展的卡尔曼滤波方法)更新前提参数的中心和宽度。在动态模糊神经网络的基础上使用自组织映射技术修正神经元中心,从而得到更好的输入空间划分。最后,为了提高算法速度,用递归最小二乘法(RLS)替换线性最小二乘法(LLS)进行噪声消除。采用误差下降率(ERR)方法作为修建策略。实验表明,优化后的D-FNN算法,能够增加链路预测准确度和预测的质量,降低算法的冗余,这在一定程度上减小节点能量的损耗,延长WSN和自组织网络的使用率和它们的使用寿命。

关键词：链路质量评估动态模糊神经网络 PRR值无线传感网络

来源：评论

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